자연어처리
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자연어로 웹 앱 만든다: 구글 Opal의 ‘바이브 코딩’ 혁신
구글이 코딩 없이 자연어만으로 AI 미니앱을 만드는 Opal을 15개국으로 확대. 디버깅 개선, 속도 향상 등 핵심 성능 업데이트와 함께 바이브 코딩의 새로운 가능성을 제시합니다.
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AI가 거짓말할 때: LLM 환각을 줄이는 7가지 실전 기법
LLM이 그럴듯한 거짓 정보를 생성하는 환각 문제를 줄이기 위한 7가지 실전 기법을 소개한다. 프롬프팅, 추론, RAG, ReAct, Tree of Reviews, Reflexion 등 기초부터 고급 프레임워크까지 실제 코드 예시와 함께 설명하며, 각 기법의 장단점과 적용 시나리오를 비교 분석한다.
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스마트폰에서 돌아가는 구글 AI, EmbeddingGemma가 개발 판도를 바꾼다
구글이 공개한 혁신적인 임베딩 모델 EmbeddingGemma의 특징과 실무 활용법을 소개합니다. 스마트폰에서도 실행 가능한 308M 파라미터 모델로 고품질 AI 기능을 저비용으로 구현하는 방법을 다룹니다.
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AI 에이전트의 기억상실 문제를 해결하는 MongoDB Store for LangGraph
MongoDB Store for LangGraph를 통해 AI 에이전트에 세션 간 장기 기억 기능을 구현하는 방법과 실제 활용 사례를 소개합니다. 고객 지원, 개인 비서, 기업 지식 관리 등 다양한 분야에서 어떻게 활용할 수 있는지 실용적인 관점에서 설명합니다.
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Excel의 게임 체인저: 자연어로 움직이는 COPILOT 함수가 온다
Microsoft Excel의 새로운 COPILOT 함수로 자연어 명령만으로 데이터 분류, 요약, 분석을 자동화하는 방법과 실무 활용 팁을 상세히 안내합니다.
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DPO: RLHF를 대체하는 혁신적인 LLM 정렬 기법 – 복잡성을 제거하고 효율성을 높이다
DPO(Direct Preference Optimization)는 기존 RLHF의 복잡성을 제거하면서도 동일한 성능을 달성하는 혁신적인 LLM 정렬 기법입니다. 별도의 보상 모델과 강화 학습 없이도 인간 선호도에 맞는 고품질 언어 모델을 훈련할 수 있어, AI 개발의 접근성을 크게 향상시켰습니다.
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AI 에이전트의 핵심, 컨텍스트 엔지니어링 – Manus 개발팀이 전하는 6가지 실전 원칙
Manus 개발팀이 실제 프로덕션 환경에서 수백만 사용자를 대상으로 AI 에이전트를 운영하며 발견한 컨텍스트 엔지니어링의 6가지 핵심 원칙. KV-cache 최적화, 파일 시스템 활용, 실패 정보 보존 등 실무에서 바로 적용할 수 있는 실전 노하우를 제공합니다.
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지식 그래프로 RAG 시스템 한계 극복하기: 구조화된 데이터 검색의 새로운 접근법
벡터 검색 기반 RAG 시스템의 한계를 극복하는 지식 그래프 활용법을 실제 코드 예제와 함께 단계별로 설명합니다. Neo4j와 GPT를 활용한 공급망 데이터 처리부터 성능 평가까지 실무에 바로 적용할 수 있는 가이드를 제공합니다.
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ReAct 프롬프팅: AI가 생각하고 행동하며 학습하는 새로운 방법
AI가 단계적으로 생각하고 행동하며 학습하는 혁신적인 ReAct 프롬프팅 기법을 소개합니다. 기존 방법들과의 차이점, 실무 활용법, 그리고 효과적인 프롬프트 작성 가이드를 제공합니다.
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로컬 LLM 도구 호출 성능 비교: 21개 모델 실증 평가로 찾은 최적의 선택
Docker 팀이 21개 LLM 모델을 대상으로 3,570개 테스트를 실행해 도구 호출 성능을 실증 평가한 연구 결과를 바탕으로, 개발자들이 AI 에이전트 구축 시 최적의 로컬 모델을 선택할 수 있는 실용적인 가이드를 제공합니다.
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